Waarom de robotica in magazijnen een omslagpunt bereikt
Tien jaar geleden was magazijnrobotica vaak voorbehouden aan sterk gestandaardiseerde omgevingen en grote investeringsbudgetten. Tegenwoordig zien de economische aspecten er heel anders uit. Maar de echte verschuiving is niet dat robots goedkoper zijn geworden. Het omslagpunt voor de logistiek is dat robotica flexibel genoeg wordt voor dynamische magazijnomgevingen met meerdere klanten. Vooruitgang op het gebied van AI, dalende hardwarekosten en modulaire automatiseringsarchitecturen transformeren robotica van een vaste infrastructuur naar adaptieve besturingssystemen die mee kunnen evolueren met veranderende zakelijke behoeften.
Bij Arvato is deze verschuiving al zichtbaar in de dagelijkse bedrijfsvoering. Robotica wordt niet langer beoordeeld als een op zichzelf staande technologische investering, maar als onderdeel van bredere bedrijfsmodellen die automatisering, AI, software-integratie, operationele expertise en datagestuurde besluitvorming combineren.
Naarmate de invoering van robotica in de logistieke sector in een stroomversnelling komt, wordt één vraag steeds relevanter: hoe zal magazijnautomatisering er over vijf of tien jaar uitzien?
Magazijnrobotica wordt steeds kosteneffectiever
Jarenlang beloofde automatisering efficiëntiewinst, maar de toepassing ervan bleef vaak beperkt tot sterk gestandaardiseerde omgevingen en grootschalige investeringen. Vandaag de dag is daar verandering in gekomen.
“We zien een fundamentele verschuiving in de manier waarop bedrijven automatisering beoordelen”, zegt Philipp Rücker, hoofd Logistics Engineering & Transport Management bij Arvato. “Robotica wordt niet langer gezien als een oplossing voor een handvol sterk gestandaardiseerde productieomgevingen. Het wordt een praktisch en schaalbaar hulpmiddel dat waarde kan creëren in een veel breder scala aan logistieke processen.”
Deze verschuiving komt op een cruciaal moment. Terwijl de verwachtingen van klanten en de operationele complexiteit toenemen, worden logistieke dienstverleners geconfronteerd met een groeiend tekort aan arbeidskrachten. Daardoor wordt er steeds vaker gebruikgemaakt van robots. “De vraag naar arbeidskrachten was er altijd al. In de intralogistiek is er in elk segment veel handmatig werk. Klanten zien de noodzaak van automatisering in omdat er in sommige regio’s een tekort aan arbeidskrachten is. Het wordt gewoon steeds moeilijker om mensen te vinden die als orderverzamelaar in een magazijn willen werken”, legt Victor Redondo, directeur Productstrategie en -planning bij Hai Robotics, uit.
Tegelijkertijd wordt robotica steeds toegankelijker. Dankzij modulaire oplossingen kunnen bedrijven met kleinere investeringen beginnen en uitbreiden naarmate de behoeften toenemen. „Klanten wisten niet hoe hun bedrijf er over twee jaar uit zou zien, dus was het moeilijk om grote investeringen te rechtvaardigen”, legt Redondo uit. „Maar aangezien onze technologie schaalbaar en flexibel is, is de initiële investering lager. Daarom zien we nu dat er meer gebruik van wordt gemaakt.” Een andere belangrijke factor zijn de dalende hardwarekosten. “Robotarmen die tien jaar geleden 50 tot 60 duizend euro kostten, zijn nu te koop voor vijf- tot tienduizend euro”, zegt Mladen Milicevic, medeoprichter van het robotica-bedrijf Unchained Robotics. “De hardwarekosten dalen aanzienlijk en dit verandert de economische aspecten van magazijnautomatisering volledig.”
Samen zorgen deze ontwikkelingen ervoor dat robotica zich ontwikkelt van een gespecialiseerde investering naar een gangbare toepassing voor magazijnactiviteiten.
Voor een succesvolle magazijnautomatisering is meer nodig dan alleen technologie
De invoering van robotica komt in een stroomversnelling. Maar de winnaars zullen niet de bedrijven zijn die simpelweg meer magazijnrobots inzetten. Dat zullen de organisaties zijn die begrijpen waar automatisering meetbare waarde creëert binnen de daadwerkelijke bedrijfsvoering. Dit vereist veel meer dan alleen het selecteren van de juiste technologie voor magazijnautomatisering. Het vraagt om een diepgaand inzicht in processen en klantspecifieke vereisten. “Je moet je echt verdiepen in de gegevens om inzicht te krijgen in orderprofielen, SKU-structuren en consolidatielogica”, zegt Redondo. “Het ontwerp van het systeem is uiterst belangrijk. Zonder gedetailleerde operationele analyse kunnen implementaties gemakkelijk mislukken.”
Milicevic ziet aanpassingsvermogen als een andere cruciale succesfactor. „Wanneer je logistiek automatiseert, kun je niet alleen aan één vast gebruiksscenario denken, omdat bedrijfsmodellen evolueren“, zegt hij. „Magazijnen passen zich voortdurend aan nieuwe klantbehoeften en nieuwe stromen aan. Roboticasystemen moeten daarom veel flexibeler worden dan in het verleden.“
Deze observaties sluiten nauw aan bij de eigen ervaringen van Arvato met het implementeren van automatisering in diverse klantomgevingen. „De echte uitdaging ligt niet in het inzetten van een robot“, zegt Rücker. „De uitdaging is om robotica te integreren in bestaande processen, softwareomgevingen en klantspecifieke eisen, met behoud van operationele flexibiliteit.“
Hoe AI de robotica in magazijnen flexibeler maakt
Kunstmatige intelligentie versnelt deze transformatie. Dankzij AI kunnen robotsystemen zich sneller aanpassen aan veranderende producten, processen en bedrijfsomstandigheden.
“We verbeteren onze robotalgoritmen sneller dan ooit”, zegt Redondo. “Vooruitgang op het gebied van ontwikkeltools en engineeringprocessen heeft onze verbeteringscycli aanzienlijk versneld, waardoor we verbeteringen sneller kunnen doorvoeren en sneller kunnen inspelen op de behoeften van klanten.”
Het effect is vooral zichtbaar op het gebied van computervisie, robotpicking en operationele optimalisatie. “Vroeger moesten computervisiesystemen expliciet worden geprogrammeerd: als je dit ziet, doe dan dat”, legt Milicevic uit. “Elke kleine verandering in het magazijn vereiste herprogrammering en dat was duur. AI zorgt voor veel meer flexibiliteit en intelligentie in robotsystemen. Dit zal de kosten van wijzigingen en aanpassingen in magazijnautomatisering drastisch verlagen.”
Voor logistieke dienstverleners wordt flexibiliteit een essentiële vereiste. „AI helpt robotica-systemen beter in te spelen op deze realiteiten. Het stelt ons in staat om op een andere manier na te denken over hoe automatisering dynamische logistieke omgevingen kan ondersteunen en geeft ons meer flexibiliteit om sneller dan ooit in te spelen op de behoeften van onze klanten”, zegt Rücker.
Van geïsoleerde automatiseringsoplossingen naar onderling verbonden systemen
Bij robotica gaat het niet langer om afzonderlijke processtappen. De volgende fase van magazijnautomatisering draait om het samenbrengen van automatiseringstechnologieën tot één gecoördineerd systeem.
Tegenwoordig wordt magazijnrobotica al op grote schaal toegepast in onder meer:
- Goods-to-person-systemen
- Autonome mobiele robots (AMR's)
- Robotgestuurd orderverzamelen
- Palletiseren en depalletiseren
- Verpakkingsautomatisering
- Verwerking van bakken en pallets
De toekomst ligt in het samenbrengen van deze technologieën in plaats van ze afzonderlijk in te zetten.
“Steeds meer klanten kiezen voor één opslagoplossing waarin alles wordt geconsolideerd in één orderverzamel- en verpakkingsstation”, zegt Redondo. “We hebben dergelijke systemen al geïmplementeerd in magazijnen waar pallets en bakken samen worden gebruikt.”
Deze aanpak is met name relevant voor sectoren zoals consumentenproducten en technologie, waar magazijnen vaak te maken hebben met uiteenlopende productcategorieën en klantvereisten binnen één enkele operatie. „De vraag is niet langer hoe één processtap kan worden geautomatiseerd, maar hoe verschillende technologieën kunnen samenwerken om de algehele goederenstroom door het magazijn te verbeteren”, legt Rücker uit. Robotica opent ook nieuwe mogelijkheden op het gebied van refurbishment, re-commerce, diensten met toegevoegde waarde en logistiek voor de circulaire economie, waar aanpassingsvermogen van cruciaal belang is.
Partnerschappen stimuleren innovatie op het gebied van magazijnrobotica
Naarmate robotica, AI, software en bedrijfsvoering steeds meer met elkaar verweven raken, is innovatie in toenemende mate afhankelijk van samenwerking. Bij Arvato komt deze aanpak tot uiting in partnerschappen met bedrijven als Hai Robotics en Unchained Robotics. Samen met Hai Robotics heeft Arvato geautomatiseerde opslag- en ‘goods-to-person’-oplossingen geïmplementeerd in Europa en Azië. Tegelijkertijd werken Arvato en Unchained Robotics nauw samen om nieuwe robotica-toepassingen in logistieke omgevingen te identificeren, te testen en op te schalen. Arvato heeft ook in het bedrijf geïnvesteerd.
„De kapitaalinvestering is een onderdeel van de samenwerking, maar Arvato biedt ons ook toegang tot zeer complexe, internationale logistieke omgevingen waar we onze oplossingen direct in de praktijk verder kunnen ontwikkelen“, zegt Milicevic. „Door nauwe samenwerking met operationele teams verhogen we de efficiëntie in het gehele magazijn en maken we onze robotica-oplossingen sneller klaar voor de markt.“
Voor Rücker zijn deze partnerschappen essentieel om technologische innovatie om te zetten in operationele waarde. „We stappen af van sterk op maat gemaakte automatiseringsconcepten en gaan over op meer gestandaardiseerde en herbruikbare oplossingen die kunnen worden opgeschaald naar meerdere locaties en sectoren“, zegt hij. „Partnerschappen helpen ons om operationele expertise en technologische innovatie samen te brengen om echte zakelijke uitdagingen op te lossen.“
Hetzelfde principe geldt voor de sector in bredere zin. Naarmate automatisering geavanceerder wordt, hangt vooruitgang steeds meer af van het samenbrengen van verschillende perspectieven, ervaringen en expertisegebieden.
Gegevens zullen een concurrentievoordeel worden
Als we naar de toekomst kijken, worden gegevens een van de belangrijkste factoren voor toekomstige automatisering.
“Robots zullen in de toekomst steeds meer leren op basis van videogegevens en imitatieleren in plaats van klassieke programmering”, zegt Milicevic. “Magazijnen zullen meer camera’s, meer visuele gegevens, digitale tweelingen en simulaties nodig hebben.”
Naarmate robotica intelligenter wordt, zullen toekomstige automatiseringssystemen voor magazijnen steeds meer vertrouwen op operationele gegevens, simulatieomgevingen en digitale tweelingen. Deze technologieën stellen bedrijven in staat om proceswijzigingen te testen, de magazijnprestaties te optimaliseren en de bedrijfsvoering continu te verbeteren voordat wijzigingen in live-omgevingen worden doorgevoerd.
“Robotica, AI en data raken steeds meer met elkaar verweven”, zegt Rücker. “De organisaties die deze mogelijkheden effectief kunnen combineren, zullen de komende jaren in de sterkste positie verkeren om automatisering op te schalen.”
Het volgende concurrentievoordeel zal niet alleen door robotica worden gecreëerd, maar door het vermogen om operationele gegevens om te zetten in slimmere beslissingen en de bedrijfsvoering voortdurend te verbeteren.
De toekomst van magazijnrobotica en logistieke automatisering
De visie die alle drie de experts delen, is duidelijk: logistieke activiteiten zullen steeds autonomer, intelligenter en flexibeler worden.
“We zijn van mensen die door magazijnen lopen overgestapt op systemen die bakken en pallets automatisch verplaatsen”, zegt Redondo. “In de toekomst zullen magazijnen op zijn minst gedeeltelijk autonome omgevingen worden.” Milicevic verwacht dat AI en modulaire robotica de invoering hiervan verder zullen versnellen. “De hardware wordt een massaproduct – de waarde verschuift naar de laag daarboven”, zegt hij. “AI die verschillende modulaire robotoplossingen tot één gecoördineerd systeem verbindt, ongeacht de leverancier van de robots: die coördinatielaag is waar magazijnen daadwerkelijk aan flexibiliteit winnen.”
Voor Arvato zal het komende decennium van magazijnautomatisering echter niet worden gekenmerkt door robots die geïsoleerde handmatige taken vervangen. “De combinatie van robotica, AI en operationele gegevens zal de manier waarop magazijnen worden ontworpen en beheerd in het komende decennium fundamenteel veranderen”, zegt Rücker.
- „Ons doel is om technologieën te identificeren die schaalbare technologische standaarden vaststellen, die snel kunnen worden uitgerold en naadloos in onze logistieke processen kunnen worden geïntegreerd om meetbare operationele waarde te creëren.“
Organisaties die hierin slagen, zijn niet per se degenen met de meeste robots. Het zijn de organisaties die technologie combineren met procesinzicht, integratie-expertise en sterke partnerschappen om zo intelligentere, veerkrachtigere en schaalbaardere logistieke activiteiten te creëren.
